## DETEKSI DAN IDENTIFIKASI KONDISI KANTUK PENGENDARA KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN EYE DETECTION ANALYSIS

## Bagus Hartiansyah
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Bagushartiansyah07@gmail.com

## ABSTRAK
Tingkat  kecelakaan  yang  semakin  meningkat  dengan  jumlah  korban  meninggal  mencapai  ratusan  orang ditahun  2016  -  2017.  Salah  satu  penyebab  seperti  disampaikan  oleh  laka  lantas,  penyebab  masih  didominasi faktor  manusia  seperti  mengantuk,  lelah,  sehingga  dapat  menyebabkan  menurunnya  tingkat  konsentrasi  saat berkendara.  Dengan  demikian  dilakukan  suatu  penelitian  deteksi  dan  identifikasi  kondisi  kantuk  pengendara kendaraan bermotor menggunakan eye detection analysis.
Melakukan  analisis  terhadap  kondisi  mata  kantuk  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  deteksi  wajah  dan menerapkan deteksi mata menggunakan metode viola jones .  penerapan metode circular hough transform untuk menentukan mata terbuka dan tertutup, menghitung berapa lama mata berkedip untuk memutuskan kondisi mata mengantuk.  Waktu  mata  berdipan  normal  paling  lama  adalah  0.3  detik,  sehingga  jika  kondisi  mata  berkedip melebihi 0,3 detik maka mata tersebut dapat diidentifikasi sebagai mata kantuk [7].
Berdasarkan hasil deteksi mata terbuka atau tertutup, mata tertutup yang pertama kali akan di kategorikan sebagai  kedipan  dan  waktu  dijalankan  dalam  satuan  detik.  Mata  tertutup  kedua  dengan  waktu  lebih  kecil  0.4 detik  maka dikategorikan sebagai  mata tertutup. Untuk  mata tertutup ketiga dengan  waktu lebih besar dari 0.4 detik dan lebih kecil dari 4 detik maka, dikategorikan sebagai mata mengantuk. Namun, jika terdapat hasil mata terbuka, waktu akan dimulai kembali setelah terdapat keterangan hasil deteksi mata tertutup lagi
Kata kunci :  kondisi mata kantuk, deteksi wajah, deteksi mata, viola jones, circular hough transform.

## 1. PENDAHULUAN
Direktorat  Lalu  Lintas  Polda  Metro  Jaya mencatat  pada  tahun  2016  dari  total  jumlah  insiden kecelakaan  4.676  sebanyak  490  orang  meninggal dunia,  sedangkan  pada  tahun  2017  dengan  total kecelakaan  mencapai  4.124  terdapat  435  orang meninggal  dunia.  Penyebab  dari  laka  lantas  masih didominasi  faktor  manusia  ( human  eror )  seperti ngantuk, lelah, kurang konsentrasi, dan lain-lain [1].
Pada  sebuah  sistem  Eye  Detection  yang dibangun dengan bahasa pemrograman Java Android. Dengan  memanfaatkan  sistem  OpenCV  dan  sumber kode  face  detection  yang  sudah  ada  sebelumnya, melalui  beberapa  fase  pengembangan  sistem  untuk dijadikan  sebuah  aplikasi  face  detection.  Dengan adanya  Aplikasi  Deteksi  Mata  untuk  perangkat android  ini  dapat  digunakan  sebagai  sarana pengembangan  Aplikasi  Deteksi  Mata  yang  lebih kompleks dan bisa diterapkan secara langsung dalam aspek  teknologi  yang  menggunakan  Deteksi  Mata, seperti  sistem  penunjang  keamanan  berkendara, aplikasi  deteksi  penyakit  lewat  mata,  dan  aplikasi penunjang deteksi identitas manusia lewat mata.
Oleh  karena  itu,  peneliti  ingin  mengembangkan sistem  deteksi  mata  untuk  mengetahui  pengendara mengantuk  saat  berkendara  dengan  beberapa  data untuk  memutuskan  pengendara  itu  mengantuk.  Data akan didapatkan secara berlangsung, untuk menunjang  keakuratan  kinerja  sistem  dan  pemutusan
keputusan  tentang  pengendara  tersebut  maka  setiap proses yang dilakukan datanya akan tersimpan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1    Penelitian Terkait
Menurut  Poskotanews  (2017)  yang  berjudul "Ngantuk, Dominasi
Penyebab Kecelakaan" memaparkan  penyampaian  dari  Direktorat  Lalu Lintas  Polda  Metro  Jaya  yang  mencatat  pada  tahun 2016  dari  total  jumlah  insiden  kecelakaan  4.676 sebanyak  490  orang  meninggal  dunia,  sedangkan pada  tahun  2017  dengan  total  kecelakaan  mencapai 4.124 terdapat 435  orang meninggal dunia. Penyebabnya dari laka lantas masih didominasi faktor manusia  (human  eror)  seperti  ngantuk,  lelah,  kurang konsentrasi, dan lain-lain [1].

## 2.2   Mata
Mata  merupakan  salah  satu  panca  indera manusia  yang  digunakan  untuk  melihat.  Penglihatan manusia  dibentuk  oleh  pantulan  cahaya  dari  sebuah objek  yang  masuk  kedalam  mata  lalu  diproses  dan dikirim ke otak untuk diinterpretasi [7].

## 2.2.1   Iris Mata
Iris  mata  adalah  jaringan  berbentuk  lingkaran berwarna  yang  terletak  dibelakang  kornea.  Iris berfungsi  untuk  mengontrol  ukuran  pupil  yang berperan  sebagai  lubang  (aperture)  cahaya  yang masuk  kedalam  mata.  Ketika  beberapa  otot  pada  iris
berkontraksi  banyak  cahaya  masuk  ke  dalam  mata [7].

## 2.2.2   Kedipan Mata
kedipan sangat penting dan fitur lurus ke depan dalam menilai tingkat perhatian. ketika satu berkedip, ketinggian kelopak  mata berubah dari besar ke kecil, kemudian  ke  besar  lagi.  biasanya  orang-orang berkedip 15 kali per menit, selang waktu dua kedipan adalah  sekitar  4  detik,  waktu  elips  setiap  kedipan adalah antara 0,1 dan 0,3 detik [8].

## 2.2.3   Tidur dengan Mata Terbuka dan Tertutup
Selama  periode  tidur  terjaga  ditandai  dengan mata  terbuka  dan  adanya  respon  individu  terhadap lingkungan  sekitarnya.selain  itu,  individu  tampak rileks  selama  periode  ini  dan  disertai  dengan  mata tertutup  (Sorresso  &  Mendelson  (2000),  dalam  loriz, 2004) [9].

## 2.2.4   Metode Viola Jones
Merupakan  salah  satu  metode  pendeteksian objek  yang  cukup  populer,  yang  dapat  memberikan hasil  dengan  tingkat  keakuratan  yang  cukup  tinggi yaitu  sekitar  93,7%  dan  dengan  kecepatan  15  kali lebih  cepat  daripada  detektor Rowley  Baluja-Kanade dan  kurang  lebih  600  kali  lebih  cepat  dari  pada detektor Schneiderman-Kanade. Metode ini, diusulkan  oleh  Paul  Viola  dan  Michael  Jones  pada tahun  2001,  dengan  empat  tahapan  proses  untuk mendeteksi  suatu  objek  yaitu Haar  Like  Feature, Integral  Image,  Adaboost  learning dan Cascade classifier [4,11] .

## 2.2.5   Metode Circular HoughTransform
dimatlab Pada  Matlab  versi  2012  keatas, Circular Hough  Transform dapat  langsung  digunakan  melalui syntax function imfindcircles yang merupakan bagian dari Image  Processing  Toolbox .  Dengan  memasukan radius  minimum  (Rmin)  dan  radius  maksimum (Rmax) lingkarang yang ingin dideteksi, syntax sudah dapat berjalan [7].
Parameter – parameter yang dapat ditambahkan pada syntax imfindcircles antara lain : 1. ObjectPolarity yang  menentukan  polaritas  dari objek  melingkar  yang  akan  dideteksi  terhadap latar  ( background ).  Nilai ObjectPolarity terdiri dari  bright  dan  dark.  Nilai bright untuk  objek melingkar  yang  lebih  terang  dibandingkan  latar sedangkan nilai dark untuk objek melingkar  yang warnanya lebih gelap dibandingkan latar.
2. Method yang  menentukan  teknik  yang  digunakan untuk  menghitung accumulator  array .  Pilihan nilai  untuk  parameter method adalah PhaseCode yang menggunakan metode Atherton and Kerbyson’s  Phase  Coding dan TwoStage yang digunakan  dalam Two  Stage  Circular  Hough Transform. Metode PhaseCode biasanya  lebih cepat dalam memperhitungkan radius
dibandingkan  metode TwoStage ,  tetapi  setiap metode memiliki keterbatasan masing- masing.
3. Sensitivity yang  menentukan  factor  sensitivitas pada  rentang  0  sampai  1  untuk  mendeteksi lingkaran.  Semakin  tinggi  nilai  sensitivitas  maka lingkaran  yang  di  deteksi  semakin  banyak, termasuk  lingkaran  yang  tidak  sempurna  atau yang  setengah  lingkaran.  Tetapi  semakin  tinggi nilainya  maka  semakin  tinggi  juga  kesalahannya.
Secara default nilai Sensitivity adalah 0.85.
4. EdgeTreshold yaitu  parameter  gradient  threshold untuk  menentukan  piksel  tepi.  Rentang  nilai EdgeTreshold antara  0  sampai  1.  Nilai  1  akan mendeteksi  lingkaran  dengan  tepi  yang  sangat jelas,  sedangkan  nilai  0  mendeteksi  lingkarang lebih  banyak  kerena  lingkaran  dengan  tepi  yang kurang jelas akan ikut terdeteksi.
3. METODE PENELITIAN
3.1   Analisis Sistem
Sistem eye  detection yang  digunakan  sebagai pemantau  kondisi  kantuk  pengendara  bermotor dengan  cara  pengambilan  data  yang  berupa  gambar pengendara  saat  berkendara.  Dengan  beberapa parameter  yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai pemutusan  informasi  kondisi  pengendara  yang terdeteksi.

## 3.2   Perancangan Sistem
Berikut  perancangan  sistem yang  sedang dikembangkan, seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Blok diagram sistem yang sedang dikembangkan.

## 3.2.1   Pengambilan Gambar
Proses pengambilan gambar dilakukan terlebih dahulu,  gambar  akan  disimpan  difolder  dan keterangan lainnya disimpan di database, pengambilan  gambar  dilakukan  dengan  webcam Logitech  c930e  dengan  resolusi  640  x  480  piksel. Jarak  pengambilan  kamera  dengan  tempat  duduk pengendara adalah 30 cm,seperti pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2. Pengambilan gambar dengan resolusi
640 X 480.

## 3.2.2   Face Detection
Merupakan  penerapan  metode viola  jones dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  jumlah  dan  posisi wajah  yang  terdeteksi  agar  dapat  diproses  tiap-tiap wajah  dengan  urutan  yang  sama  untuk  setiap  frame yang  akan  diproses.  Kotak  berwarna  merah  adalah hasil face detection seperti pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3. Hasil penerapan face detection.

## 3.2.3   Eye Detection
Setelah wajah terdeteksi selanjutnya, penerapan  metode viola  jones untuk  mendapatkan posisi  mata  dari  wajah  tersebut,  kotak  berwarna merah adalah hasil eye detection seperti pada Gambar 3.4.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  posisi pupil  mata  yang  lebih  akurat  dengan  memperkecil resolusi gambar yang akan diproses.
Gambar 3.4. Hasil penerapan eye detection.

## 3.2.4   Cropping Image
Merupakan proses pemotongan yang dilakukan pada  gambar  awal,  dari  gambar  awal  tersebut diterapkan cropping untuk  posisi  wajah  dengan  nilai posisi cropping didapatkan  dari  hasil  deteksi  wajah tersebut.  Begitupun  penerapan  cropping  pada  posisi mata.
3.2.5   Circular Hough Transform
Untuk data centers, radii, matric ini merupakan  hasil  atau  nilai  balik  dari function yang dijalankan.  Parameter  mata  merupakan  gambar  hasil dari penerapan deteksi mata yang sudah di potong.
Gambar 3.5. Penggunaan circular hough transform di matlab.
Berikut penjelasan dalam pemutusan kondisi mata terbuka dan tertutup yang sudah diterapkan dan hasilnya seperti pada Gambar 3.6 :
1. Apabila  tidak  ada  nilai  koordinat  X  yang terdeteksi “dari hasil Circular Hough Transform ”, maka  kemungkinan  mata  sedangan  berkedip  dan keterangannya adalah mata tertutup [6].
2. Apabila  nilai  koordinat  X  yang  dihasilkan  adalah 2 maka keterangannya adalah mata terbuka namun jika  [6],  nilai  keliling  X  salah  satunya  bernilai lebih kecil atau sama dengan 42.7644 piksel maka keterangannya mata tertutup.
3. Apabila  nilai  koordinat  X  yang  terdeteksi  lebih besar  dari  2  maka  keterangannya  adalah  jari-jari tidak  akurat  namun  jika  [6],  nilai  keliling  salah satunya  bernilai  lebih  kecil  atau  sama  dengan 42.7644 piksel maka keterangannya mata tertutup.
Gambar 3.6. Hasil penerapan circular hough transform dan penentuan keputusan mata terbuka dan tertutup.

## 3.2.6   Proses Penentuan Mata Kantuk
1. Aturan keputusan mata kantuk
Aturan  ini  diputuskan  berdasarkan  teori  mata tentang  mata  berkedip  paling  lama  0.3  dan  selang waktu mata berkedip untuk berkedip kembali yaitu 4 detik, seperti pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 aturan keputusan mata kantuk. keterangan mata waktu (second) keputusan tertutup start berkedip tertutup waktu<0.3 s tertutup tertutup (waktu>0.3 s) && (waktu<4 s) mengantuk
2. Perancangan sistem keputusan mata kantuk
Setelah  diketahui  keterangan  mata  terbuka  dan tertutup,  maka  tahapan  selanjutnya  terdapat  sebuah kondisi  variabel  no  yang  sama  dengan  1  yang  mana nilai  no  mula-mula  =  1,  kondisi  ini  dibuat  dengan tujuan  untuk  mengetahui  kapan  pengendara  itu pertama  kalinya  berkedip  atau  matanya  tertutup, perhitungan  waktu  dijalankan  dan  nilai  no  =  2  agar tidak masuk ke kondisi ini lagi.
Ketika variabel no tidak sama dengan 1 maka, di tahap  selanjutnya  terdapat  kondisi  apakah  keteranga mata sama dengan tertutup jika tidak maka,nilai no = 1  dan  program  melanjutkan  proses  perulangannya namun  jika  iya,  terdapat  kondisi  apakah  waktu  lebih besar atau sama dengan 0.3 dan waktu lebih kecil dari 4.0  detik  jika  benar  maka  anda  berada  di  kondisi mengantuk  dikarenakan  mata  anda  lama  tertutup melebihi batas normalnya mata berkedip, namun jika tidak maka, terdapat kondisi apakah waktu lebih kecil dari 0.3 detik, jika tidak maka, nilai no = 1. Jika benar maka,  keputusannya  adalah  mata  anda  sedang tertutup  atau  berkedip  dibatas  normal,  seperti  pada alur keputusan pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7. Perancangan sistem keputusan mata kantuk.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Hasil Penerapan Sistem
Pada  tahapan  implemantasi  sistem,  pengembang membuat beberapa form untuk membantu penggunaan sistem ini seperti form menu utama, form sistem deteksi dan form data baru dan data pengujian. 4.1.1  Tampilan Form Utama
Form  menu utama ini sebagai pengenalan dari sistem  dan  pengembangnya,  isi  dari  form  ini  terdiri dari menu sistem deteksi dan menu data baru dan data pengujian, seperti pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1. Tampilan Menu Utama Sistem.

## 4.1.2  Tampilan Form sistem deteksi
Pada  form  ini,  sistem  deteksi  akan  langsung berjalan setelah form ini dibuka, sistem yang berjalan dapat  memberikan  keterangan  tentang  kondisi  mata pengguna.  Keterangan  seperti  mata  terbuka,  mata tertutup  dan  keterangan  mata  tidak  teridentifikasi, seperti pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2. Tampilan Form Sistem Kondisi Kantuk.

## 4.1.3  Tampilan  Form  Halaman  Data  Baru  dan Pengujian
Pada  form  ini,  data  pengujian  bisa  di  akses berdasarkan  pilihan  yang  telah  disediakan  oleh pengembang,  untuk  data  baru  ini  maksudnya  adalah data penggunakaan  yang telah dilakukan  sampai  saat ini.seperti pada Gambar 4.3.

## Gambar 4.3. Tampilan Form Data Baru dan
Pengujian.
4.2    Hasil  Pengujian  Terhadap  kondisi  Mata Terbuka dan Tertutup
Kondisi mata berkedip dideteksi dengan mengukur  piksel  dari  area  mata  terbuka  [10].  Mata yang terbuka dilakukan proses segmentasi warna dan circular  hough  transform untuk  menentukan  posisi, luas dan keliling pupil mata yang tidak tertutup. Pada sistem  yang  sedang  dikembangkan  yang  diputuskan berdasarkan  ukuran  keliling  pupil  mata  sebesar 42.7644  piksel  dan  3  buah  jarak  dalam  pengujian yang  dilakukan  yaitu  30,  50  dan  60  cm.  Ukuran keliling  tersebut  dapat  berlaku  untuk  3  jarak  karena setiap ukuran gambar wajah yang akan diproses lebih lanjut  di  jadikan  berukuran  256  x  256  piksel.  Untuk ketepatan  hasil  deteksi  yang  dilakukan  oleh  sistem seperti pada Tabel berikut.
Tabel 4.1. Analisa Hasil Pengujian dengan
Pencahayaan 160 lux didalam ruangan. no jenis pengguna 30 cm 50 cm 60 cm 1 laki-laki 90% 96% 79% 2 laki-laki berkacamata 74% 67% 62% 3 wanita 60% 54% 63% 4 wanita berkacamata 71% 73% 69%
Tabel 4.2. Analisa Hasil Pengujian dengan Pencahayaan 154 lux didalam ruangan. no jenis pengguna 30 cm 50 cm 60 cm 1 laki-laki 86% 81% 58% 2 laki-laki berkacamata 74% 65% 58% 3 wanita 58% 82% 73% 4 wanita berkacamata 74% 76% 71% Tabel 4.3. Analisa Hasil Pengujian dengan Pencahayaan 154 lux saat berkendara. no Nama Pengguna Jarak Pencahayaan (lux) akurasi 1 Viqrizal akbar (L) 30 cm 219 76 % 2 Rizka rhamadanti (W) 30 cm 219 72 % 3 Fariz rashta (L) 30 cm 219 86% 4 Hefgi albadha (L) 30 cm 219 76 % 5 Rifky hidayat (L) 30 cm 219 93 % 6 Vira juliarti (W) 30 cm 219 66 % 7 Andini oktaviana funay (W) 30 cm 219 78 %
Hasil  analisa  pada  Tabel  4.1,  Tabel  4.2  dan Tabel  4.3  yang  menjelaskan  tingkat  keakuratan  atau kebenaran dari kondisi fakta sebuah gambar dan hasil deteksi  gambar  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Setiap jenis pengguna akan dilakukan pengujian dengan 100 gambar  yang  terdeteksi,  berikut  cara  mendapatkan tingkat  keakuratannya,  seperti  penjelasan  pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4. menghitung tingkat keakuratan sistem.

## 4.3  Hasil Pengujian Kondisi Mata Kantuk
Pada  pengujian  kondisi  kantuk  ini  dapat diputuskan berdasarkan data  keterangan hasil deteksi mata  terbuka  atau  tertutup,  mata  tertutup  yang pertama kali akan di kategorikan sebagai kedipan dan waktu  akan  dijalankan  dengan  satuan  detik.  Mata tertutup  yang  kedua  dengan  waktu  lebih  kecil  0.4 detik maka akan dikategorikan sebagai mata tertutup. Untuk mata tertutup yang ke tiga dengan waktu lebih
besar dari 0.4 detik dan lebih kecil dari 4 detik maka, akan dikategorikan sebagai mata mengantuk. Namun, jika  terdapat  hasil  mata  terbuka  maka  waktu  akan memulai  dari  0  kembali  setelah  terdapat  keterangan hasil  deteksi  mata  tertutup  lagi,  seperti  pada  hasil pengujian pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4. Hasil Pengujian Kondisi Kantuk.
Gambar Detik Biner keputusan 0 0 berkedip 0.28138 1 tertutup 0.5096 1 1 mengantuk
Biner  itu  digunakan  untuk  membedakan  kondisi kedipan yang pertama dan selanjutnya, jika biner nya 0  maka  menandakan  awal  kedipan,  jika  1  maka menandakan  itu  kondisi  mata  tertutup  pada  proses selanjutkan  tanpa  ada  kondisi  mata  terbuka  selama pemprosesan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1  Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan metode viola jones dapat diimplementasikan dengan baik untuk menentukan  posisi  wajah  dan  mata.  Metode circular  hough  transform juga  telah  diterapkan untuk menganalisis kondisi mata kantuk .
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  didalam  ruangan, urutan  jarak  terbaik  tanpa  kaca  mata  dengan ketepatan  hasil  deteksi  96%  dari  pengguna  laki- laki dengan jarak 50 cm dengan pencahayaan 160 lux. Sedangkan dari pengguna wanita adalah 82% dengan jarak 50 cm dan pencahayaan 154 lux .
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  urutan  jarak  terbaik menggunakan  kaca  mata  dengan  ketepatan  hasil deteksi 74%  dari pengguna laki-laki dengan jarak 30%  dan  pencahayaan  160  lux.  Sedangkan  dari pengguna wanita adalah 76 % dengan jarak 50 cm dan pencahayaan 154 lux .
4. Dalam  memutuskan  keterangan  mata  tertutup dengan  tingkat  sensitivity  0.93  masih  kurang tepat,  karena  dalam  kondisi  mata  tertutup  pun dapat  menghasilkan  hasil  lingkaran  pupil  mata dari metode circular hough transform artinya ada kemungkinan  untuk  menghasilkan  keterangan mata terbuka .
5. Berdasarkan  hasil  pengujian  didalam  mobil, pengendara  yang  menggunakan  kacamata  tidak bisa  dideteksi,  disebabkan  tangkat  pencahayaan yang  terlalu  tinggi  yaitu  219  lux,  yang
menyebabkan  pantulan  cahaya  yang  masuk kedalam  mata  tersebut  memenuhi  kaca  mata  dan menutupi bola mata pengendara.

## 5.1  Saran
Saran  dari  kesimpulan  sistem  deteksi  dan identifikasi  kondisi  kantuk  pengendara  kendaraan bermotor menggunakan eye detection analysis adalah sebagai berikut :
Untuk  penggunaan  secara  bersamaan  seperti dalam  sebuah  perusahaan  travel,  maka  diperlukan sistem  informasi  sebagai  notifikasi  untuk  perusahaan tersebut ketika pengendara berkendara dalam kondisi mengantuk hal ini membantu perusahaan untuk dapat memutuskan tindakan yang bisa dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] JAKARTA  (Pos  Kota).  (5  Oktober  2017). "Ngantuk,  Dominasi  Penyebab  Kecelakaan". Diakses  tanggal  14  November  2018,  dari http://poskotanews.com/2017/10/05/ngantuk- dominasi-penyebab-kecelakaan/
[2] Tauvani,  M,  K  .  2018.  Pengembangan  Sistem Identifikasi  Iris  Mata  Menggunakan  Metode Wavelet  Haar.  Jati(Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika):Vol.2 No.1,Maret 2018
[3] Santoso,M.  Indriyani,T.  Eka  Putra,R.2017. Deteksi Microaneurysms Pada  Citra  Retina Mata Menggunakan Matched Filter. INTEGER: Journal  of  Information  Technology, Vol  2,  No 2, September 2017: ISSN: 2579-566X ( Online )
[4] Triatmoko, A, H. Pramono, S, H. Dachlan, H,S. 2014.  Penggunaan  Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen  Eyes dalam  Sistem  Kehadiran
Pegawai. Jurnal Eeccis Vol.8,No.1,Juni 2014
[5] Lumaris,  R.Setyati,  E.  2015.  Deteksi  dan Representasi  Fitur  Mata  dada  Sebuah  Citra Wajah  Menggunakan  Haar  Cascade  dan  Chain Code. Seminar Nasional ”Inovasi Dalam Desain Dan Teknologi”-Ideatech 2015
[6] Dwi,  N,  E.  Purnama,  I,  E,  P.  Purnomo,  M,  H. 2012.  Ekstraksi  Fitur  Secara  Otomatis  untuk Pengenalan  Pola  Gerakan  Mata.  Seminar
Nasional Informatika 2012(Semnasif 2012):Issn:1979-2328
[7] Ahmad,  A,P.  Usman,k,  ST.,M.Sc.  Dwi,  Ratri,. A,st.Mt. 2013. Deteksi Iris Mata Dan Perhitungan Jumlah Kedipan Mata Menggunakan Circular Hough Transform Untuk Mencegah Computer Vision Syndrome.
Fakultas  Elektro  Dan  Komunikasi,  Institut Teknologi Telkom Bandung
[8] Pan,  Zhigeng.  David,  C,A.  Muller,  Wolfgang. 2018.  Transactions  On  Edutainment  XIV. Springer-verlag  GMBH  Germany(library  Of Congress Control Number :   2017933073)
[9] Andri,  Priyanto,  M.  2016.  Gambaran  Kualitas Tidur Pada Pasien Diabetes Millitus Di Wilayah Kerja  Puskesmas  II  Sumbang  Tahun  2016. Fakultas Ilmu Kesehatan UMP.
[10] Abe,  K.,  Ohi,  S.,  Ohyama,  M.:  Automatic Method  for  Measuring  Eye  Blinks  Using  Split- Interlaced  Images.  In:  Jacko,  J.A.  (ed.)  HCI International 2009, Part I. LNCS, vol. 5610, pp. 3–11. Springer, Heidelberg (2009)
[11] Irawan,  J.D.  and  Adriantantri,  E.,  2019. Pendeteksi  Mengantuk  Menggunakan  Library Python. Jurnal Mnemonic, 2(1), pp.22-27.